论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。 在 CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型。测试集误差率为3.65%，比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09
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